问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了市场波动性、热度和股票行情等因素，选出可能具有投资价值的个股。振幅和K线代表了市场的波动性和股票短期行情的热度，排序名则是为了选择较具市场关注度的股票。相比于仅考虑技术面和基本面等指标的选股策略，该策略更全面地考虑了市场心理和情绪等因素，能够更好地指导实际投资。
有何风险？
由于按个股热度排序可能会受到市场关注度等因素的影响，从而导致策略效果不稳定。同时，虽然综合考虑技术面和基本面等指标，但该策略仍然有可能无法全面反映公司质量和投资价值等方面的因素，存在一定的盲区。
如何优化？
可以尝试结合其他指标，如市净率、ROE等基本面指标，来更全面地评估公司质量和投资价值。同时，可以采用机器学习等方法优化策略模型，进一步提高选股效果。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 按个股热度从大到小排序名；
- 加入其他基本面指标；
- 采用机器学习等方法进行模型优化。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
SELECTOR1 := ((HIGH - LOW) / C) > 0.01;
SELECTOR2 := C < 20;
SORT_BY := VOLUME * CLOSE / 100000000; // 按个股热度排序名
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SORT_BY;
其中，C代表收盘价，VOLUME代表交易量，CLOSE代表收盘价。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = amplitude > 0.01
selector2 = close < 20
sort_by = volume * close / 100000000 # 按个股热度排序名
selected_stocks = selector1 & selector2 & sort_by
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('sort_by', ascending=False)
selected_stocks.drop('sort_by', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标，并按个股热度排序选择符合条件的个股进行投资，可以根据实际情况和投资策略进行相应的优化和改进。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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